Data Formulator

Data Formulator saiu da Microsoft Research como experimento de análise exploratória. Você carrega uma tabela, descreve o gráfico que quer ver e agentes de IA preparam os dados e desenham a visualização. A exploração fica organizada em ramos, então dá para testar outra pergunta sem perder o caminho anterior.

Para que serve

• Abrir arquivos CSV, TSV, Excel ou JSON e pedir gráficos em linguagem natural.
• Importar dados de bancos como PostgreSQL, MySQL e SQL Server pelos conectores.
• Seguir duas linhas de investigação em paralelo com os Data Threads e comparar o que cada uma mostrou.
• Reunir os gráficos e conclusões num relatório para compartilhar com a equipe.

Como começar

O caminho mais curto usa o uv:

uvx data_formulator

Com pip, são dois comandos (pip install data_formulator e depois python -m data_formulator), e o repositório também sobe com docker compose up --build. A aplicação abre no navegador em localhost:5567.

Você precisa ligar um modelo de IA. Funcionam OpenAI, Azure, Anthropic e Ollama; com os três primeiros, entra a chave de API do provedor, e o Ollama roda o modelo na sua máquina. Para experimentar antes de instalar, o site oficial tem uma demonstração online.

Licença e custo

A Microsoft publicou o código sob MIT, uma das licenças mais permissivas que existem: dá para adaptar o programa e embuti-lo em outro produto sem pedir autorização a ninguém. A ferramenta é gratuita. O custo aparece no modelo de IA, se você escolher um provedor pago.

Quando vale a pena

O fluxo rende mais na fase de descoberta, quando você ainda não sabe que pergunta fazer aos dados e quer ver vários recortes em minutos. Por ser projeto de pesquisa, com a versão 0.8 ainda em prévia, ele combina menos com painéis que a empresa inteira consulta todo dia. Para esse segundo uso, Metabase e Apache Superset são as opções abertas mais conhecidas.

A separação entre as duas etapas aparece no post sobre a diferença entre visualização e análise de dados.